怎么把两条二维曲线画在同一张图里，给出完整python代码

在Python中，你可以使用matplotlib库来绘制二维曲线。以下是一个简单的例子，展示了如何将两条曲线（例如正弦和余弦函数）在同一张图上绘制：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定义x值范围
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400)

# 函数1 - 正弦曲线
y1 = np.sin(x)

# 函数2 - 余弦曲线
y2 = np.cos(x)

# 创建一个新的图形
plt.figure()

# 绘制第一条曲线，并设置颜色和线型
plt.plot(x, y1, label='正弦', color='blue', linestyle='-')

# 绘制第二条曲线，这里我们使用点状线表示
plt.scatter(x, y2, s=5, c=y2, cmap='coolwarm', marker='o', alpha=0.7, label='余弦')

# 设置标题和标签
plt.title('正弦与余弦函数的对比')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图像
plt.show()

相关问题

对于不同模型ROC曲线画在同一张图中Python代码

要画出不同模型的 ROC 曲线在同一张图中，可以使用 Python 中的 Matplotlib 库。以下是一个简单的例子，假设你有两个模型的预测概率值和对应的标签：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

# 第一个模型的预测概率值和真实标签
y_pred_1 = np.array([0.2, 0.5, 0.7, 0.8, 0.1])
y_true_1 = np.array([0, 0, 1, 1, 0])

# 第二个模型的预测概率值和真实标签
y_pred_2 = np.array([0.1, 0.4, 0.6, 0.9, 0.3])
y_true_2 = np.array([0, 1, 1, 1, 0])

# 计算 ROC 曲线和 AUC 值
fpr_1, tpr_1, thresholds_1 = roc_curve(y_true_1, y_pred_1)
auc_1 = auc(fpr_1, tpr_1)

fpr_2, tpr_2, thresholds_2 = roc_curve(y_true_2, y_pred_2)
auc_2 = auc(fpr_2, tpr_2)

# 画 ROC 曲线
plt.plot(fpr_1, tpr_1, color='blue', lw=2, label='Model 1 (AUC = %0.2f)' % auc_1)
plt.plot(fpr_2, tpr_2, color='red', lw=2, label='Model 2 (AUC = %0.2f)' % auc_2)

# 设置图像属性
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver Operating Characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

在上面的代码中，我们使用 `roc_curve` 函数计算每个模型的 ROC 曲线和 AUC 值，并使用 `plot` 函数绘制它们。`xlabel` 和 `ylabel` 函数分别设置 X 轴和 Y 轴的标签，`title` 函数设置图像标题，`legend` 函数添加图例，`show` 函数显示图像。你可以根据需要修改这些属性以及其他属性来自定义你的图像。

matlab 把多条曲线都画在同一张图里

在MATLAB中，如果你想将多条曲线都绘制在同一张图表上，你可以使用`plot`函数或者是更高级的图形处理功能如`figure`和`hold on`。以下是基本步骤：

1. **创建数据**：首先，你需要为每条曲线生成一组或多组数据。

2. **创建新图**：使用`figure`命令打开一个新的窗口，或者在已有窗口下工作。

3. **hold on**：在`plot`命令前加上`hold on`，这会保持当前绘图区域的状态，不会覆盖之前的图形，直到你明确地关闭这个模式。

4. **绘制第一条曲线**：通过`plot(xdata, ydata, 'line_style')`命令，其中`xdata`和`ydata`是你想要绘制的数据，`line_style`可以是线型、点型或其他样式。

5. **依次绘制其他曲线**：对每一条新的数据集，重复第4步。

6. **关闭hold状态**：当你完成所有曲线的绘制后，记得添加`hold off`来结束hold模式，以便新的数据不会被叠加到之前的数据上。

例如：

x = linspace(0, 2*pi, 100);
y1 = sin(x);
y2 = cos(x);

figure;
hold on; % 开启hold模式
plot(x, y1, 'r', 'LineWidth', 2); % 红色实线
plot(x, y2, 'b:', 'MarkerSize', 8); % 蓝色虚线，点大小为8
hold off; % 关闭hold模式

% 添加标题和轴标签
title('Multiple Curves on Same Plot');
xlabel('X-axis');
ylabel('Y-axis');